package com.shuang.dp33;

class Solution {
    //二维dp数组
    public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        //便于后续操作将字符串转为字符数组
        char[] char1 = text1.toCharArray();
        char[] char2 = text2.toCharArray();

        //dp[i][j]：长度为[0, i - 1]的字符串text1与长度为[0, j - 1]的字符串text2的最长公共子序列为dp[i][j] 为了初始化方便
        int[][] dp = new int[text1.length() + 1][text2.length() + 1]; 

        //递推：
        //两个数组 i-1 和 j-1 位置的元素相等 则dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
        //i-1和j-1 位置元素不相等 dp[i][j] 由两种情况得来 第一种是去掉第一个数组的位置i-1的元素即dp[i-1][j]第二种去掉第二个数组j-1位置的元素 取两种情况的最大值

        //初始化第一行和第一列直接都是0即可

        //遍历
        for (int i = 1; i <= text1.length(); i++) {
            for (int j = 1; j <= text2.length(); j++) {
                if (char1[i - 1] == char2[j - 1]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }
        
        return dp[text1.length()][text2.length()];
    }
}
